Programa

Júpiter - Sistema de Graduação

Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"

Ciências Exatas

Disciplina: LCE0137 - Inteligência Artificial, Data Mining e Gestão para Inovação e Hipercompetitividade

Créditos Aula:

Créditos Trabalho:

Tipo:

Semestral

Objetivos

Desenvolver no aluno senso crítico em Inteligência Artificial, Data Mining e Gestão – Sistemas Mundiais de Gestão- para Inovação e hipercompetitividade. O conhecimento será útil em sua vida acadêmica e principalmente no mercado de trabalho, aumentando significativamente a empregabilidade e competitividade do egresso.

Docente(s) Responsável(eis)

Cristian Marcelo Villegas Lobos

Gabriel Adrian Sarries

Renata Alcarde Sermarini

Programa Resumido

Inteligência Artificial (IA): conceito, algoritmos e aplicações em gestão, engenharia, biologia, economia, ambiência e pesquisa. Aprendizado de máquina e redes neurais, comparação de resultados com métodos estatísticos convencionais. Métodos estatísticos para Data Mining. Métodos de gestão e certificação internacional da qualidade. O NIT Qualidade e Metrologia na Agropecuária USP/EMBRAPA/CNPq/Indústria. Aplicação de IA e Data Mining na Gestão da Inovação em ambientes de Hipercometitividade.

Programa

Inteligência Artificial (IA): conceito, algoritmos: Rain Forest, Support Vector Machine, Naive Bayes, E Clasification e Regression Tree . Aplicações em gestão, engenharia, biologia, ambiência, economia, e pesquisa. Aprendizado de máquina e redes neurais, comparação de resultados com métodos estatísticos convencionais, linguagens R, Python, SAS e outras. Noções introdutórias: Regressão Logística, NPMANOVA, DiscriminanteNP. Métodos estatísticos para Data Minig: univariados, multivariados, paramétricos e robustos. Métodos de gestão como Lean Startup-Amazon, TQM-Toyota- Porsche-GM, ISO-9000-14000-22000-27000, GlobalGAP, FSC, BSC, PNQ, EQA, 6 Sigma, Malcolm Baldrige, etc. O Núcleo de Inovação Tecnológica Qualidade e Metrologia na Agropecuária USP/EMBRAPA/CNPq/Indústria, coordenado pelo CENA e ESALQ USP. Aplicação de IA, Data Mining e Gestão em ambientes de Hipercometitividade e hiperinovação.

Avaliação

Método

A avaliação do aprendizado é feita por meio de prova (P), relatórios (R) e apresentação de seminário (S) utilizando hipermidias.

Critério

A média final é obtida da seguinte forma: 0,3 P + 0,35 R + 0,35 S.

Norma de Recuperação

Será feita sob a forma de uma prova com duas horas de duração, aplicada após o término das aulas, em época determinada pela USP. A média final será a média aritmética entre a nota desta prova e a média obtida no semestre.

Bibliografia

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Requisitos

Os Requisitos variam conforme o curso para o qual ela é oferecida.

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